- Сообщения
- 30
- Реакции
- 5 316
Мы начали наше исследование с поиска и сбора данных о целевых молекулах, которые взаимодействуют с кожей, таких как коллаген, эластин и гиалуроновая кислота. Используя базу данных Protein Data Bank (PDB), мы нашли и скачали структурные данные об этих молекулах. Затем мы загрузили эти данные и проверили их на целостность, чтобы убедиться, что они содержат полную информацию, включая атомные координаты. Это было важно для дальнейших этапов моделирования и анализа.
Шаг 2: Визуализация и анализ структурных данных
Для визуализации и анализа структурных данных мы установили и запустили программу PyMOL. С помощью PyMOL мы загрузили PDB-файлы и изучили взаимодействия между атомами в целевых молекулах, используя инструменты вращения, масштабирования и перемещения. Мы также использовали команды командной строки, чтобы более детально визуализировать структуры, например, отображение молекул в виде ленточных диаграмм и палочек, а также окрашивание различных цепей разными цветами. Это помогло нам лучше понять структуру и взаимодействия молекул.
Шаг 3: Редактирование и оптимизация структур
Для редактирования и оптимизации структур мы установили и запустили UCSF Chimera. В Chimera мы загрузили PDB-файлы и использовали инструменты для редактирования структуры, такие как добавление или удаление атомов, оптимизация геометрии и удаление лишних водных молекул. Мы также использовали командную строку для выполнения различных операций, например, добавления водородных атомов и минимизации энергии структуры. После внесения всех необходимых изменений мы сохранили обновленные файлы и задокументировали весь процесс, включая использование команд и параметры оптимизации.
Шаг 4: Подготовка отчетов и планирование экспериментов
Для дальнейшего анализа мы подготовили отчеты, описывающие все этапы моделирования, исходные данные, методы и инструменты, которые мы использовали для визуализации и редактирования, а также результаты. На основе полученных моделей и анализов мы спланировали дальнейшие лабораторные эксперименты, чтобы подтвердить эффективность и стабильность разработанных молекул. В этих отчетах также содержались выводы и рекомендации по дальнейшим исследованиям.
Шаг 5: Подготовка структур для виртуального скрининга
Мы использовали программы Chimera и PyMOL для подготовки целевых структур для виртуального скрининга. Мы удалили ненужные лиганды и воду из структур, добавили водородные атомы и оптимизировали геометрию молекул. Затем мы сгенерировали множество возможных пептидных последовательностей с помощью биоинформационных инструментов. Для каждой из созданных последовательностей мы построили трехмерные модели пептидов.
Шаг 6: Проведение виртуального скрининга
После создания библиотек пептидов мы импортировали их структуры вместе с подготовленными целевыми молекулами в программы для виртуального скрининга. Мы настроили параметры скрининга, определив размеры сетки для поиска и энергетические функции для оценки взаимодействий. Затем мы запустили процесс виртуального скрининга, чтобы оценить взаимодействия каждого пептида с целевой молекулой. На основе результатов докинга мы сравнили взаимодействия всех протестированных пептидов и выбрали те, которые продемонстрировали наилучшую энергию связывания и стабильность.
Шаг 7: Молекулярная динамика
Для дальнейшего анализа взаимодействий мы решили использовать GROMACS как основной инструмент для моделирования молекулярной динамики из-за его высокой производительности и точности в воспроизведении молекулярных процессов. Мы загрузили трехмерные структуры пептидов и их комплексов с целевыми молекулами в GROMACS, удалили воду и другие лишние молекулы для обеспечения чистоты эксперимента. Установив начальные условия, такие как температура 300 K и давление 1 atm, и выбрав силовые поля AMBER или CHARMM для описания взаимодействий между атомами, мы запустили молекулярную динамику на высокопроизводительном вычислительном кластере.
Шаг 8: Анализ результатов молекулярной динамики
В процессе мониторинга мы записывали траектории движения каждого атома в системе, анализировали изменения конформаций пептидов во времени, оценивали их гибкость и стабильность, а также изучали динамику связывания пептидов с целевыми молекулами. На основе этих данных мы оценили эффективность каждого пептидного комплекса и сформулировали рекомендации для дальнейших исследований, включая синтез и лабораторное тестирование наиболее перспективных кандидатов.
Шаг 9: Синтез пептидов и белков
Мы также разработали аминокислотные последовательности для пептида "CollaBoost" и белка "HydroMoist" с учетом их функциональных характеристик и провели химический синтез этих молекул. В лабораторных условиях мы подготовили необходимые реагенты и растворители, активировали аминокислоты и добавили их последовательно в реакционную смесь. После синтеза пептиды и белки были очищены с использованием жидкостной хроматографии и проверены на чистоту и структурную соответствие.
Видеофиксация:
1 часть
2 часть
3 часть
4 часть
5 часть
6 часть
7 часть
8 часть
Последнее редактирование: